この求人について
本番環境でLLMエージェントを構築・運用しており、社内でエージェントが実際にどのように使われているかを現実に把握しているエンジニアを探しています。
おそらく、次のような経験をお持ちです。
- 実際のユーザーが頼りにするエージェントを出荷し、それが壊れたときに責任を負う立場にあった。
- 変更後にエージェントが良くなったのか悪くなったのかを見極める方法を編み出した。
- 単一のリクエストより長く稼働するエージェント（スケジュールされたジョブ、長時間実行される作業、クラウドサンドボックス）を運用した。
- 自社の組織が社内アシスタントを構築する様子を見届け、誰が採用し、誰が黙って使わなかったかを目にした。
特に関心があるのは、多くの人が語らないレイヤーです。会社のデータにつながれた社内モノエージェント、共有される社内メモリ、再利用可能なスキルとプレイブック、エージェントが呼び出すツールとMCPのインターフェース、そしてエージェントが何を行い、どれだけのコストがかかったかを誰がどのように確認できるのか、といった点です。
応募は、短い対話形式のAI面接から始まります。コーディングも、持ち帰り課題もありません。エージェントの信頼性、評価、導入について実際にどのように考えているか、そして実際のシステムで下してきたトレードオフについてお聞きしたいと考えています。苦労話をぜひお聞かせください。込み入っていて具体的であるほど歓迎です。
そのスクリーニングで際立った方は、当社チームとの30分間のライブ対話にご招待します。その対話に対して$100から$500をお支払いします。支払いは通話の完了時に行われ、金額は経験の深さによって異なります。
該当するとお感じなら、ぜひ応募してスクリーニングを完了してください。すべての応募を確認しています。